matlab求解多元方程组示例: syms k1 k2 k3; [k1 k2 k3] = solve(-3-k3==6, 2-k1-k2+2*k3==11, 2*k1+k2-k3+1==6)或者用[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6')另外,可以指定未知数为哪个[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6',k1,k2,k

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

求解一元线性同余方程组: x=ri(mod ai) i=1,2,...,k 解一元线性同余方程组的一般步骤:先求出前两个的解,即:x=r1(mod a1)     1x=r2(mod a2)     21式等价于x=r1+a1*m,2式等价于x=r2+a2*n联立可得:m*a1-n*a2=r2-r1=c若方程有解,则必须(a1,a2)|c设d=(a1,a2),那么如果有解,即可求得 m*a1-n*a2=d的解,m=m'则   m*a1-n*a2=c的解,m0=m'*c/d通解m*=m0+(a2/

1.误差的来源 模型误差:数学模型与实际问题之间的误差 观测误差:测量数据与实际数据的误差 方法误差:数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差:例如 舍入误差:对数据进行四舍五入后产生的误差 2.减少误差的几种方法          现在,我们一般用计算机解决计算问题,使用最多的是Matlab软件.对实际问题进行数学建模时,可能存在模型误差,对数学模型进行数值求解时,我们使用的方法可能产生方法误差,我们输入计算机的数据一般是有测量误差的,计算机在运算过程的每一步又会产生舍入误差(十进制转

1.解一元二次方程 注:求根公式为(-b+根号德尔塔)/2a,(-b-根号德尔塔)/2a Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("输入a:"); double a=sc.nextFloat(); System.out.println("输入b:"); double b=sc.nextFloat(); System.out.println("输入c:"); double c=sc

前言:在网上看到不少解一元二次方程的小程序,在使用时总得出一大堆小数,感觉很不爽,遂自己重新写了一遍. 首先,先回忆一下一元二次方程的求根公式: 分别读取二次项.一次项和常数项系数并且求出delta 无解情况 此时同时输出delta的值,小于0,无解. 2.只有一个根的情况 当delta等于0,只有一个实数根,没什么好讲. 3.两个不相等实根的情况 重点就是这个部分. 为了避免一大堆小数的问题,分开sqrt(delta)是整数和非整数来.(如果是整数,则直接运算,如果不是整数,则保留根号) (1

SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) $,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \(A = UΣV^T = U\begin{bmatrix} \sum &0\\ 0&0 \end{bmatrix}V = σ_1u_1v^T_1+σ_2u_2v^T_2+σ_ru_rv^T_r \qquad s.t.:U 和V都为正交矩阵\) 几何含义 A矩

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1770 a[i][j] 表示i对j有影响 高斯消元解异或方程组 然后dfs枚举自由元确定最优解 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 36 int n; bool a[N][N]; bool x[N]; int ans=1e9; void gauss() { int j; ;i<n;

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3503 b[i][j] 表示i对j是否有影响 高斯消元解异或方程组 bitset优化 #include<cstdio> #include<bitset> using namespace std; bitset<>b[]; ]={,-,,,}; ]={,,,,-}; ]; int turn(int i,int j) { )*m+j-; } void gauss() { int

[题意]给定一棵树的灯,按一次x改变与x距离<=1的点的状态,求全0到全1的最少次数.n<=100. [算法]高斯消元解异或方程组 [题解]设f[i]=0/1表示是否按第i个点的按钮,根据每个灯的亮灭可以列出n个方程:a[i][j]表示第i盏灯是否受开关j影响,a[i][n+1]=a[i][i]=1. 由于方案不唯一,所以有自由元,DFS所有自由元得到所有可能答案,比较得到最少次数.DFS记得加最优性剪枝. #include<cstdio> #include<cstring&

3517: 翻硬币 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 281  Solved: 211[Submit][Status][Discuss] Description 有一个n行n列的棋盘,每个格子上都有一个硬币,且n为偶数.每个硬币要么是正面朝上,要么是反面朝上.每次操作你可以选定一个格子(x,y),然后将第x行和第y列的所有硬币都翻面.求将所有硬币都变成同一个面最少需要的操作数. Input 第一行包含一个正整数n. 接下来n行,每行包含

8.解一元二次方程. 输入一元二次方程的a,b,c三个系数,解一元二次方程 ax^2+bx+c=0,输出两个根 package study; import java.util.Scanner; public class demo1 { public static void main(String[] args){ double a,b,c,x1,x2; Scanner sc=new Scanner(System.in); System.out.println("请输入a"); a=sc

C语言解一元二次方程,输入系数a,b,c; #include <stdio.h> #include <math.h> int main(int argc, char *argv[]) { double a,b,c,m,x1,x2,x; printf("请输入系数a,b,c的值:\n"); scanf("%lf%lf%lf",&a,&b,&c); )//判断是否为一元二次方程 {x=-c/b; printf("

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

C1=7.0863; C2=6.8971; C3=0.4929; C4=0.8131; C5=1.8240; C6=3.8108; C7=3.7318; C8=-2.2238; C9=1.9905; C10=1.9087; C11=0.6778; syms X1 X2 X3; //symbols x=sym("x") exp1 = C1X1+C4X2-C5X3^2-C6X3-C9; exp2 = C2X1+C4X2-C5X3^2-C7X3-C10; exp3 = C3X1+C4X2-C

import math def y(): a,b,c=map(float,input('请输入一元二次方程式ax^2+bx+c=0,abc的值,用空格隔开:').split()) d=math.pow(b,2)+4*a*c if a!=0 and d>=0: x1=(math.sqrt(d)-b)/(2*a) x2=-(math.sqrt(d)+b)/(2*a) print('方程的值是:{:.2f},{:.2f}'.format(x1,x2)) elif a==0: print('a不能为0,

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1573 题目解析;HDU就是坑,就是因为n,m定义成了__int64就WAY,改成int就A了,无语. 这题就是求解一元线性同余方程组的解满组小于正整数n的数目.最小正整数的解为X=(X*(c/d)%t+t)%t;  X=a1*X+r1;其中X为扩展欧几里得解出来的特解,这m个方程组的循环区间为lcm(a1,a2,a3...am),所以答案为(n-X)/lcm+1; #include <iostream>

1.      solve函数 ①求解单个一元方程的数值解 syms x; x0 = double(solve(x +2 - exp(x),x)); 求x+2 = exp(x)的解,结果用double显示. 使用过程中,也可以写作x+2 == exp(x),注意是'=='. 另外,若有多个解,该函数只返回一个的解. ②求解含有符号变量方程的解 syms x a b c; x0 = solve(a*x^2+b*x+c,x); 可以求得两个解. ③求解方程组 syms x y z; e1 = 2*x

EXTENDED LIGHTS OUT Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 10835   Accepted: 6929 Description In an extended version of the game Lights Out, is a puzzle with 5 rows of 6 buttons each (the actual puzzle has 5 rows of 5 buttons ea

解方程 github项目地址 这两天得知初二的表妹学了一元二次方程,听说还不会解,我就想着试试用C语言编写解方程. 一元二次方程 用公式法 这种方法效果很好: #include"funct.h" void yyec1() { double a, b, c; double x = MIN, y; cout << "-----------" << endl; cout << "对于ax^2+bx+c=0" <